長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異與收斂性研究

郭炳南，馮 雨，張 浩

(江蘇科技大學(xué) 人文社科學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212100)

1 引 言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)取得了快速發(fā)展。根據(jù)《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展報(bào)告》，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶已成為我國(guó)重要的糧食產(chǎn)區(qū)，2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占全國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的41.9%，糧食產(chǎn)量占全國(guó)糧食總產(chǎn)量的35.9%[1]。然而，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在農(nóng)業(yè)快速發(fā)展的過(guò)程中，水體富營(yíng)養(yǎng)化、耕地退化、土壤污染等問(wèn)題也成為流域農(nóng)業(yè)發(fā)展的明顯短板。因此，如何提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率是當(dāng)前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要議題。

2021年3月，我國(guó)第一部流域法《中華人民共和國(guó)長(zhǎng)江保護(hù)法》正式施行。長(zhǎng)江保護(hù)法堅(jiān)持“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”的戰(zhàn)略定位，突出“共抓大保護(hù)、不搞大開(kāi)發(fā)”的基本要求，堅(jiān)持把保護(hù)和修復(fù)長(zhǎng)江流域生態(tài)環(huán)境放在壓倒性位置，突出強(qiáng)調(diào)要合理利用長(zhǎng)江流域自然資源，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展的新模式。該法律的推出有助于規(guī)范流域內(nèi)的各項(xiàng)開(kāi)發(fā)建設(shè)活動(dòng)、嚴(yán)守耕地保護(hù)紅線，為建設(shè)高水平的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)提供政策支持。在此背景下，研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率對(duì)提高該流域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量與效率，推進(jìn)流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展進(jìn)而保障國(guó)家糧食安全有著極為重要的意義。因此，本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，通過(guò)建立合理的指標(biāo)體系測(cè)算2010—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率；利用Dagum基尼系數(shù)分解法實(shí)證解析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異，分析了差異來(lái)源及其演變過(guò)程；使用變異系數(shù)檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的σ收斂，通過(guò)空間計(jì)量模型檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的β收斂態(tài)勢(shì)。

2 文獻(xiàn)綜述

全要素生產(chǎn)率作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要指標(biāo)，是當(dāng)前農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵，受到廣泛關(guān)注。近年來(lái)，隨著資源環(huán)境約束的日益強(qiáng)化，通過(guò)測(cè)算環(huán)境增長(zhǎng)績(jī)效來(lái)考察農(nóng)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，逐漸引起學(xué)者的關(guān)注。根據(jù)研究方法主要可以分為生產(chǎn)函數(shù)法(Angelaet al.，1998[2]；Claudio et al.，2004[3])、生產(chǎn)前沿法(Fare et al.,1989[4])。但多數(shù)學(xué)者沒(méi)有考慮農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境代價(jià)，對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境績(jī)效的評(píng)價(jià)有失偏頗，甚至可能提出誤導(dǎo)性建議(Atakelty Hailu等，2000)[5]。此后，學(xué)者開(kāi)始將環(huán)境因素納入農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)績(jī)效的測(cè)算，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進(jìn)行分析。葉初升等(2016)使用單元調(diào)查評(píng)估法和GML指數(shù)核算了中國(guó)農(nóng)業(yè)污染物排放量及全要素生產(chǎn)率，認(rèn)為投入冗余和污染過(guò)度是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)無(wú)效率的主要來(lái)源[6]。但這種方法在計(jì)算過(guò)程中無(wú)法區(qū)分農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染產(chǎn)物，導(dǎo)致對(duì)農(nóng)業(yè)污染影響的研究結(jié)果有偏差。物料平衡法能夠克服農(nóng)業(yè)污染數(shù)據(jù)可得性問(wèn)題，較好地彌補(bǔ)了清單分析方法的不足。姚增福等(2017)基于物料平衡原則的線性增長(zhǎng)模型，分析了個(gè)體農(nóng)業(yè)環(huán)境增長(zhǎng)率及空間分異的預(yù)期因子[7]。但鑒于物料平衡法無(wú)法區(qū)分被農(nóng)作物和牲畜吸收的氮磷量，因而研究結(jié)果也不夠完全準(zhǔn)確。鄭甘甜等(2021)利用GML指數(shù)測(cè)算了中國(guó)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率[8]?？傮w來(lái)看，由于投入指標(biāo)和代理變量的選擇存在偏差，故環(huán)境全要素生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果也有所差異。因此，馬國(guó)群等(2021)認(rèn)為有必要綜合考慮多種農(nóng)業(yè)污染類型，以更為全面、準(zhǔn)確地測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[9]。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)效率的相關(guān)研究，國(guó)內(nèi)主要從以下兩個(gè)方面展開(kāi)分析：第一，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測(cè)算。劉天宇等(2018)選用全局參比Malmquist指數(shù)模型[10]、葉文忠等(2018)運(yùn)用改進(jìn)的DEA法[11]、吳傳清等(2018)采用SBM模型和GML指數(shù)法[12]、肖琴等(2020)結(jié)合了 MinDS 模型和 Global Malmquist-Luenberger 指法[13]、何可等(2021)應(yīng)用熵值法和泰爾指數(shù)法測(cè)算了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率[14]。第二，影響農(nóng)業(yè)效率的因素分析。徐輝等(2019)從受災(zāi)率、機(jī)械化程度、有效灌溉率、農(nóng)業(yè)稅收政策、財(cái)政支農(nóng)比率等角度[15]，彭靜等(2020)從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)種植業(yè)結(jié)構(gòu)、科技投入強(qiáng)度等角度[16]，郭婧煜等(2020)從農(nóng)村勞動(dòng)力素質(zhì)、市場(chǎng)化程度、政府支持力度、涉農(nóng)企業(yè)自主創(chuàng)新基礎(chǔ)等角度[17]，丘雯文等(2020)從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技創(chuàng)新能力、基礎(chǔ)設(shè)施投資、勞動(dòng)力素質(zhì)和農(nóng)業(yè)政策五大方面分析了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)效率的影響因素[18]。

已有文獻(xiàn)主要聚焦于全國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測(cè)算，關(guān)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的研究主要集中于農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率測(cè)度和影響因素分析，為本文提供了良好借鑒，但尚存在以下不足：第一，以往研究農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的分析方法涵蓋較廣，但Dagum 基尼系數(shù)法作為研究區(qū)域差異的新方法，在農(nóng)業(yè)環(huán)境效率領(lǐng)域的應(yīng)用尚屬少見(jiàn)；第二，已有文獻(xiàn)多停留于環(huán)境全要素生產(chǎn)率的測(cè)度及影響因素分析，缺乏對(duì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的地區(qū)差異和收斂性的研究?；谝陨戏治?，本文的邊際貢獻(xiàn)主要有以下三點(diǎn)：第一，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建科學(xué)的指標(biāo)體系測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率；第二，充分考慮長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)差異，利用Dagum基尼系數(shù)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的相對(duì)差異和絕對(duì)差異進(jìn)行探討，并進(jìn)一步分析其總體差異來(lái)源；第三，基于空間計(jì)量模型討論了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要生產(chǎn)率的收斂機(jī)制。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 全要素生產(chǎn)率測(cè)算

本文參考Tone提出的超效率SBM模型，選擇了規(guī)模報(bào)酬可變視角下的產(chǎn)出導(dǎo)向超效率SBM模型，來(lái)測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，具體模型表示為：

(1)

(2)

i=1,2,…,m;r=1,2,…,q;j=1,2,…,n(j≠k)

上式中，ρ表示效率值，λj表示權(quán)重向量，x表示投入量，ys表示期望產(chǎn)出，yw表示非期望產(chǎn)出。

3.2 區(qū)域差異分解法

Dagum在傳統(tǒng)基尼系數(shù)的基礎(chǔ)上，提出將基尼系數(shù)按子群進(jìn)行分解的方法，在一定程度上解決了樣本無(wú)法揭示總體差異來(lái)源的問(wèn)題，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)基尼系數(shù)和Theil指數(shù)的缺陷。Dagum基尼系數(shù)將子群差異具體分解為三部分：子群內(nèi)差異(Gw)、子群間差異(Gnb)和超變密度(Gt)，即G=Gw+Gnb+Gt；其中，超變密度是劃分分子群體時(shí)，交叉項(xiàng)對(duì)總體差距產(chǎn)生的影響?？傮w基尼系數(shù)的定義如下：

(3)

區(qū)域j的基尼系數(shù)Gjj定義如下：

(4)

區(qū)域內(nèi)部差異Gw定義如下：

(5)

區(qū)域j和h之間的基尼系數(shù)Gjh、區(qū)域間凈值差異Gnb、超變密度Gt分別定義如下：

(6)

(7)

(8)

(9)

其中，djh和pjh的計(jì)算公式為：

(10)

(11)

djh是指區(qū)域間農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的差值，pjh為超變一階矩，F(xiàn)jFh為j(h)地區(qū)的累積分布函數(shù)。

3.3 收斂性研究

為了對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平進(jìn)行更深層次的考察，本文選用σ收斂和β收斂模型進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)。σ收斂主要對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率存量水平的特征進(jìn)行考察，而β收斂則集中于探究農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增量。

3.3.1σ收斂

σ收斂表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的離散程度隨時(shí)間推移而不斷降低的過(guò)程。本文選用變異系數(shù)進(jìn)行刻畫(huà)，計(jì)算公式如下：

(14)

3.3.2β收斂

β收斂是指隨著時(shí)間的推移，農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率相對(duì)較低的地區(qū)具有更高的增長(zhǎng)率，進(jìn)而逐漸趕上水平較高的省市，區(qū)域間差距逐漸縮小并最終出現(xiàn)不同區(qū)域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平增長(zhǎng)速度趨于一致的收斂狀態(tài)。β收斂可分為絕對(duì)β收斂和條件β收斂；絕對(duì)β收斂是指不考慮其他影響農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平的因素進(jìn)而呈現(xiàn)的收斂狀態(tài)，條件β收斂則是指在控制這些影響因素后依舊呈現(xiàn)收斂狀態(tài)。

絕對(duì)β收斂的模型如下所示：

(15)

農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的條件β收斂受多重因素的影響。為了提高對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率收斂形態(tài)預(yù)測(cè)的精確性，在絕對(duì)β收斂模型中加入了一些對(duì)其影響較大的控制變量，并構(gòu)建了包括空間權(quán)重的空間模型，條件β收斂模型表達(dá)式如下：

(16)

其中，ρ為待估參數(shù)，Xit表示控制變量，j表示第j個(gè)控制變量，n為控制變量個(gè)數(shù)。

在構(gòu)建條件β收斂模型時(shí)，本文考慮了受災(zāi)率(DR)、灌溉設(shè)施水平(IA)、平均人力資本投入(HR)、機(jī)械化水平(ML)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平(IS)、財(cái)政支出水平(FE)以及對(duì)外開(kāi)放水平(OP)等控制變量。為減少異方差，上述變量均取自然對(duì)數(shù)形式。

3.4 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)選擇

本文參考吳傳清等(2018)[12]的指標(biāo)體系，從投入指標(biāo)、期望產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)三個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率測(cè)度指標(biāo)

考慮到統(tǒng)計(jì)口徑的一致性與可獲取性，本文研究整理了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市2010—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。其中，土地投入、灌溉投入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》；化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)膜投入量、機(jī)械擁有量、柴油使用量來(lái)自《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》；氨氮排放量、化學(xué)需氧量來(lái)自《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》；農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)來(lái)自各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。此外，2011年《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》并未公布2010年的農(nóng)業(yè)氨氮排放量、化學(xué)需氧量數(shù)據(jù)，故本文使用線性插值法補(bǔ)齊缺失值。

4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平的測(cè)度與分析

4.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的測(cè)度結(jié)果

本文基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM法測(cè)算了2010—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，結(jié)果如表2。

從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體來(lái)看，2010—2019年沿線11省市農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率平均水平是1.036，這意味著農(nóng)業(yè)環(huán)境發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。從整體變化趨勢(shì)來(lái)看，2010年的農(nóng)業(yè)環(huán)境生產(chǎn)率指數(shù)最高，2011—2012年小幅降低，2013—2014年回升，2015—2019年呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境趨于惡化。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平

分地區(qū)來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平最高，上游次之，下游最低。上游與中游、上游與下游區(qū)域的差距逐漸擴(kuò)大，上游與中游的差距從0.282擴(kuò)大到0.359，與下游的差值從0.056擴(kuò)大到0.153；中游與下游的區(qū)域差距逐漸縮小，差值從0.338縮小到0.206。從波動(dòng)幅度來(lái)看，上游地區(qū)最為穩(wěn)定，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的均值為1.122；中游地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的均值為0.876，說(shuō)明中游地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境有很大的改善空間；盡管下游地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的均值最高，但方差也最大，說(shuō)明下游地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境極不穩(wěn)定。

從省市級(jí)層面看，各省份的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率之間存在巨大差異。以2019年為例，貴州的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)最高，為1.396；安徽最低，為0.483，僅達(dá)到貴州的34.60%。即使在同一區(qū)域內(nèi)部，也存在一定的差距。以2019年下游區(qū)域?yàn)槔?，浙江的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)達(dá)1.283，上海不足浙江的一半，為0.543。貴州、浙江、江蘇、四川等省份長(zhǎng)期處于農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率前列，安徽和江西兩省大部分年份農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率較低。

4.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異分解

本文通過(guò)Dagum基尼系數(shù)法對(duì)2010—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異以及上中下游流域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異以及差異來(lái)源進(jìn)行了分析，結(jié)果如下。

4.2.1長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異

由圖1可知，總體基尼系數(shù)(G)由2010年的0.121上升到2019年的0.161，上升幅度為33.06%，表明觀測(cè)期內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的總體差異呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)。2010—2015年總體差異呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，總體差異基尼系數(shù)由2010年的0.121下降至2015年的0.073，降幅為39.67%；2015—2019年總體基尼系數(shù)顯著增長(zhǎng)，總體基尼系數(shù)由2015年的0.073增長(zhǎng)至2019年的0.161，增幅為120.55%。這反映了2010—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的總體差異表現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢(shì)，表明農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率總體差異逐漸擴(kuò)大，亟須制定有效措施協(xié)同長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)，以縮小區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的差異。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異圖

4.2.2長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異變化趨勢(shì)如表3。從變化趨勢(shì)來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游和下游的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率內(nèi)部差異總體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，上游地區(qū)則呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)。上游區(qū)域從2010年的0.114下降至2019年的0.070，降幅為38.60%；中游區(qū)域從2010年的0.098上升至2019年的0.148，增幅為51.02%；下游區(qū)域從2010年的0.054上升至2019年的0.169，增幅為212.96%。

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異統(tǒng)計(jì)表

從差異值來(lái)看，上游、中游和下游的均值分別為0.096、0.121和0.083，呈現(xiàn)倒“V”型分布格局。中游地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異最大，其原因可能在于中游四省份在農(nóng)業(yè)科技成果集成應(yīng)用、農(nóng)業(yè)人才培養(yǎng)、農(nóng)業(yè)面源污染治理等方面存在較大差異；盡管下游區(qū)域間差異均值最小，但其內(nèi)部差異增幅最大，說(shuō)明下游區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率差距逐漸擴(kuò)大。因此，下游地區(qū)應(yīng)當(dāng)促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的科技資源共享、加強(qiáng)信息交流，進(jìn)而縮小區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的差異。

4.2.3長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異變化趨勢(shì)如表4。根據(jù)表4可知，上游與中游、上游與下游、中游與下游區(qū)域的區(qū)間差異均呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，表明三大區(qū)域的區(qū)域間差異逐漸擴(kuò)大。其中，中下游區(qū)域間差異增幅最大，達(dá)到38.16%；上中游增幅次之，為37.24%；上下游增幅最小，為35.51%，可見(jiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異增幅相對(duì)穩(wěn)定。從區(qū)域間差值來(lái)看，中下游區(qū)域間差異最大，差值為0.058；上中游區(qū)域間差異次之，差值為0.054；上下游區(qū)域間差異最小，差值僅為0.039，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率高水平地區(qū)與低水平地區(qū)的區(qū)域間差異較為顯著，亟須促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市的農(nóng)業(yè)資源、信息的流動(dòng)，進(jìn)而推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游地區(qū)農(nóng)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，以保持或提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在全國(guó)的地位。

表4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異統(tǒng)計(jì)

綜合圖1及表3、表4，2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的總體差異、區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異均顯著降低，且達(dá)到最低點(diǎn)?？赡苁橇饔騼?nèi)11省市根據(jù)2014年9月國(guó)務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于依托黃金水道推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，著力打造東中西互動(dòng)合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶，推動(dòng)形成上中下游優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)調(diào)互動(dòng)格局，有效降低了流域內(nèi)各省市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的區(qū)域差異。

4.2.4長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異來(lái)源及其貢獻(xiàn)率

表5描述了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異來(lái)源及貢獻(xiàn)率。根據(jù)Dagum基尼系數(shù)分解的區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)、區(qū)域間貢獻(xiàn)及超變密度貢獻(xiàn)可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異、超變密度的年均貢獻(xiàn)值為0.0339、0.0630、0.0296，區(qū)域差異的貢獻(xiàn)率分別為26.60%、51.77%、21.63%，表明區(qū)域間差異是影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率差異的主要因素。其中，在2010—2019年間，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，超密度貢獻(xiàn)率整體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)；說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境治理和科技創(chuàng)新應(yīng)用取得了階段性成效。

表5 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異來(lái)源與貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)

4.3長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率收斂機(jī)制

以上分析了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異，研究結(jié)果表明三大流域之間存在顯著的空間差異。這種差異會(huì)隨著時(shí)間的推移而逐漸收斂，還是繼續(xù)發(fā)散，尚不明晰。為探究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的空間收斂性，為農(nóng)業(yè)政策的科學(xué)制定提供參考依據(jù)，本文將對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶及三大流域依次做σ收斂、絕對(duì)β收斂和條件β收斂檢驗(yàn)。

4.3.1農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的σ收斂檢驗(yàn)

本文利用變異系數(shù)刻畫(huà)了考察期內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率發(fā)展水平σ數(shù)值，具體數(shù)值參見(jiàn)表6。

根據(jù)σ收斂的檢驗(yàn)結(jié)果，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的收斂系數(shù)由2010年的0.188上升至2019年的0.240，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率沒(méi)有出現(xiàn)收斂，而是發(fā)散的。根據(jù)σ收斂系數(shù)的含義可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的地區(qū)差距在擴(kuò)大。從區(qū)域劃分看，上游區(qū)域的σ收斂系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，從2010年的0.225下降至2019年的0.142，說(shuō)明上游地區(qū)的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在σ收斂；中、下游區(qū)域的σ收斂系數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，中游地區(qū)的σ收斂系數(shù)從2010年的0.204上升到2019年的0.277，下游地區(qū)的σ收斂系數(shù)從2010年的0.100上升到2019年的0.322，說(shuō)明中、下游地區(qū)不存在σ收斂。

綜上所述，上游地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)σ收斂，中游、下游和全流域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率沒(méi)有出現(xiàn)σ收斂，環(huán)境全要素生產(chǎn)率的地區(qū)不平衡存在擴(kuò)大趨勢(shì)。這與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體差異上升、上游區(qū)域內(nèi)差異縮小、中下游區(qū)域內(nèi)差異上升的分析結(jié)論相吻合。

表6 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的σ收斂檢驗(yàn)結(jié)果

4.3.2農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的β收斂檢驗(yàn)

(1)絕對(duì)β收斂

本文利用面板數(shù)據(jù)和空間計(jì)量模型對(duì)β收斂機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見(jiàn)表7。根據(jù)表7，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體、上中下游區(qū)域的β收斂系數(shù)小于0，且整體、上游、下游通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，中游地區(qū)通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游區(qū)域農(nóng)業(yè)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在絕對(duì)β收斂。也就是說(shuō)各區(qū)域在外部影響因素相似的情況下，各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率會(huì)隨著時(shí)間推移最終收斂至同一穩(wěn)態(tài)水平。從收斂速度來(lái)看，上游地區(qū)收斂速度最快，其次是下游地區(qū)，最后是中部地區(qū)；這與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分布態(tài)勢(shì)相吻合，表明環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平較高的地區(qū)具有較快的收斂速度。

需要注意的是，絕對(duì)β收斂是基于各省市受災(zāi)率、灌溉設(shè)施水平、平均人力資本投入、機(jī)械化水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、財(cái)政支出水平以及對(duì)外開(kāi)放水平等影響因素相似的情形下所做出的估計(jì)和判斷，但實(shí)際中各省市在這些影響因素方面存在較大的異質(zhì)性，因而就需要對(duì)其收斂性做進(jìn)一步檢驗(yàn)，即條件β收斂檢驗(yàn)。

表7 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的絕對(duì)β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

(2)條件β收斂

條件β收斂回歸結(jié)果如表8所示。根據(jù)表8，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體、上中下游區(qū)域的β收斂系數(shù)均小于0，且均通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，進(jìn)一步表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游區(qū)域農(nóng)業(yè)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率均存在條件β收斂；這意味著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶及上中下游流域內(nèi)各省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)均朝著穩(wěn)態(tài)水平發(fā)展。其中，下游地區(qū)收斂速度最快，上游次之，中游地區(qū)收斂速度最慢，這說(shuō)明在考慮了受災(zāi)率、灌溉設(shè)施水平等影響因素后，區(qū)域的收斂速度也隨之發(fā)生了變化，且長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶及三大流域中各控制變量的回歸系數(shù)和顯著性各不相同。其中，受災(zāi)率回歸系數(shù)在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體和下游地區(qū)均顯著為負(fù)，而在上游和中游地區(qū)雖為正但并不顯著，這表明對(duì)農(nóng)業(yè)受災(zāi)地區(qū)的治理有助于環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域間差異的縮小，但對(duì)于上游和中游地區(qū)是否存在抑制作用，尚無(wú)法做出明確判斷。灌溉設(shè)施水平回歸系數(shù)在上游和下游地區(qū)顯著為負(fù)，在整體和中游地區(qū)雖也為負(fù)但并不顯著，說(shuō)明改進(jìn)上游和下游地區(qū)的灌溉設(shè)施有助于縮小區(qū)域差異。平均人力資本投入在上中下游地區(qū)均顯著為負(fù)，說(shuō)明降低平均人力資本投入、提高機(jī)械化水平有助于促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平的提高。機(jī)械化水平回歸系數(shù)在上游顯著為負(fù)、下游地區(qū)顯著為正，在整體和中游地區(qū)雖為負(fù)但并不顯著，說(shuō)明機(jī)械化水平的提高有助于提高上游地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、對(duì)下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在抑制作用。產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平回歸系數(shù)在中游地區(qū)顯著為負(fù)、在整體和上游地區(qū)雖也為負(fù)但并不顯著、在下游地區(qū)雖為正但并不顯著，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)中游地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提高具有促進(jìn)作用，對(duì)上下游及整體的影響則難以做出判斷。財(cái)政支出水平回歸系數(shù)除在整體不顯著外，對(duì)上中下游均顯著為負(fù)，說(shuō)明財(cái)政對(duì)農(nóng)林水務(wù)支出的提高對(duì)上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提升有促進(jìn)作用，但對(duì)區(qū)域差異縮小有抑制作用。對(duì)外開(kāi)放水平回歸系數(shù)僅對(duì)上游地區(qū)不顯著，對(duì)其他區(qū)域的影響均顯著為正，由此表明對(duì)外開(kāi)放水平的提高對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體和中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提高具有促進(jìn)作用。

表8 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的條件β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)論與啟示

本文基于2010—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省份農(nóng)業(yè)環(huán)境生產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用非期望產(chǎn)出的SBM模型，計(jì)算了各省市的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，并從區(qū)域視角刻畫(huà)了農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的空間格局，采用Dagum基尼系數(shù)法對(duì)上中下游的區(qū)域差異進(jìn)行了測(cè)算與分解，最后利用變異系數(shù)法分析了農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率演變的σ收斂特征，同時(shí)構(gòu)建了面板收斂模型檢驗(yàn)其是否存在絕對(duì)β收斂和條件β收斂特征。主要結(jié)論如下：

第一，從研究結(jié)果來(lái)看，樣本期內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶及其上中下游地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)速度有所不同，且存在明顯的空間分布差異；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游流域的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率均呈下降趨勢(shì)。第二，從相對(duì)差異來(lái)看，樣本期內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異有明顯起伏。分區(qū)域來(lái)看，上游地區(qū)內(nèi)部差異呈縮小趨勢(shì)，中游和下游地區(qū)內(nèi)部差異在波動(dòng)中呈擴(kuò)大趨勢(shì)；且區(qū)域間差異均呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。就地區(qū)差異及其貢獻(xiàn)來(lái)看，區(qū)域間差異一直是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異的主要來(lái)源，第二來(lái)源是區(qū)域內(nèi)差異，第三來(lái)源是超變密度，后兩大來(lái)源對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)較小。第三，從收斂特性來(lái)看，上游地區(qū)的收斂系數(shù)在觀測(cè)期內(nèi)出現(xiàn)下降趨勢(shì)，中游、下游和全流域的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率演變趨勢(shì)沒(méi)有出現(xiàn)顯著的σ收斂。就絕對(duì)收斂特性來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游流域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在絕對(duì)β收斂，上游地區(qū)收斂速度最快，下游次之，最后是中部地區(qū)。就條件收斂特性來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游區(qū)域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率均存在條件β收斂現(xiàn)象，下游地區(qū)收斂速度最快，上游次之，中游地區(qū)收斂速度最慢，且長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶以及上中下游區(qū)域中各變量的回歸系數(shù)和顯著性水平各不相同。

基于上述研究結(jié)論，本文得出以下幾點(diǎn)啟示。第一，要深刻認(rèn)識(shí)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)均衡發(fā)展的迫切性，并結(jié)合“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要的要求，推動(dòng)農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)發(fā)展。在發(fā)展農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)的同時(shí)，要深入探究造成區(qū)域間農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率空間非均衡分布的深層次原因，如受災(zāi)率、灌溉設(shè)施水平、平均人力資本投入、機(jī)械化水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、財(cái)政支出水平以及對(duì)外開(kāi)放水平等關(guān)鍵性因素；并堅(jiān)持需求導(dǎo)向和問(wèn)題導(dǎo)向相結(jié)合，在發(fā)展農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)的同時(shí)融入新的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、營(yíng)銷要素，通過(guò)發(fā)展新業(yè)態(tài)促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。第二，鑒于區(qū)域間差異一直是農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異的主要來(lái)源，且中—下游差異顯然遠(yuǎn)高于上—中游和上—下游差異，農(nóng)業(yè)部在統(tǒng)籌制定下一階段“三農(nóng)”目標(biāo)任務(wù)等政策方針時(shí)，有必要加大對(duì)中上游落后省市的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入，在財(cái)政、稅收、技術(shù)創(chuàng)新等方面給予必要的政策支持，創(chuàng)造良好的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。更重要的是，區(qū)域間要深化交流與合作，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，共同探討提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的新模式、新機(jī)制，力圖從根本上縮小區(qū)域間差異。第三，在著力推進(jìn)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率均衡化發(fā)展的過(guò)程中，還要注意農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的收斂趨勢(shì)，應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持以縮小長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域間、省市間差異為主導(dǎo)，兼顧區(qū)域間農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率提升速度的協(xié)調(diào)。尤其是針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對(duì)落后的中部省份而言，雖然受災(zāi)率無(wú)法控制，但可以通過(guò)改變財(cái)政對(duì)農(nóng)林水務(wù)的支出、提高灌溉效率、高水平地區(qū)的種植技術(shù)轉(zhuǎn)移等有力措施提高其環(huán)境全要素生產(chǎn)率，還可以利用地區(qū)特色資源、堅(jiān)持科技興農(nóng)，貫通產(chǎn)加銷，融合農(nóng)文旅，發(fā)展新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)，最終提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全流域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率。